1.1shelve模块 shelve 模块比pickle模块简单,只有一个open函数,返回类似字典对象,可读可写:key必须为字符串, 而值可以是python所支持的数据类型. shelve模块主要用来存储一个简单的数据, shelve最重要的函数是open,在调用它的时候,使用文件名作为参数,它会返回一个架子(shelf)对象,可以用它来存储类容. f = shelve.open(r"shelve_test.txt") # aa = {"stu1":{"…

Instance 被 Suspend 后虽然处于 Shut Down 状态,但 Hypervisor 依然在宿主机上为其预留了资源,以便在以后能够成功 Resume. 如果希望释放这些预留资源,可以使用 Shelve 操作. Shelve 会将 instance 作为 image 保存到 Glance 中,然后在宿主机上删除该 instance. 下面是 shelve instance 的流程图 向 nova-api 发送请求 nova-api 发送消息 nova-compute 执行操作 下面…

1.tiim模块,因为方法较多我就写在code里面了,后面有注释 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ print("time".center(60,"-")) print(time.asctime()) #返回字符串格式 外国的时间 #Fri Nov 18 11:25:08 2016 t = time.localtime() #本地时间 #print(t) #这是一个对象所以需要 print(t.tm_year,t.t…

import shelve import sys def store_person(db): pid = input("Enter unique ID mnumber:") person = {} person['name'] = input("Enter name:") person['age'] = input("Enter age:") person['phone'] = input("Enter phone number:&qu…

pickle Example 写入文件 import pickle integers = [1, 2, 3, 4, 5] with open('pickle-example.p', 'wb') as pfile: pickle.dump(integers, pfile) 读取文件 import pickle with open('pickle-example.p', 'rb') as pfile: integers = pickle.load(pfile) print integers shel…

OS模块 提供对操作系统进行调用的接口 os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录:相当于shell下cd os.curdir  返回当前目录: ('.') os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名:('..') os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录 os.removedirs('dirname1')    若目录为空,则删…

一.json & pickle & shelve 模块 json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换Json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.loadpickle模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load json模块:下面通过一些示例来学习:首先我们来看json的dumps和loads方法 s1={"k1":"v1"}…

pickle和shelve模块都可以把python对象存储到文件中,下面来看看它们的用法吧 1.pickle 写: 以写方式打开一个文件描述符,调用pickle.dump把对象写进去 dn = {'baidu':'www.baidu.com','qq':'www.qq.com','360':'www.360.cn'} name = ['mayun','mahuateng','liyanhong'] f = open(r'C:\a.txt','w') pickle.dump(dn,f)      …

#coding:utf-8 __author__ = 'similarface' #email:similarface@outlook.com ''' shelve模块: 映射容器 存储对象,被存储的对象都会被序列化并且被写入文件 反序列化然后从文件获取任意对象 method:shelve.open() 'r' Open existing database for reading only (default) 'w' Open existing database for reading and…

前面学习了pickle,这两个可以将数据持久化存储到硬盘上,在实际应用中,我们可能会多次将数据dump到同一文件里,试一下: import pickle data = {'k1':123, 'k2':123} data1 = {'d1':111, 'd2':222} #先dump一次 with open('data.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(data, f) #使用追加模式再dump一次 with open('data.pkl', 'ab') as f: pic…